| | | Python金融數據分析 計算機與互聯網 書籍 | 該商品所屬分類:圖書 -> ε | 【市場價】 | 529-768元 | 【優惠價】 | 331-480元 | 【出版社】 | 機械工業出版社 | 【ISBN】 | 9787111589983 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111589983 商品編碼:37045508193 代碼:69
" 商品基本信息,請以下列介紹為準 | 商品名稱: | Python金融數據分析 計算機與互聯網 書籍 | 作者: | [新加坡]馬偉明 | 代碼: | 69.0 | 出版社: | 機械工業出版社 | 出版日期: | 2018-03-01 | ISBN: | 9787111589983 | 印次: | | 版次: | 1 | 裝幀: | 平裝-膠訂 | 開本: | 16開 |
內容簡介 | 本書將介紹股票、期權、利率衍生品等金融工具定價方法,如何根據市場指數進行大數據分析,以及如何使用NoSQL存儲tick數據,可解決建模、交易策略優化和風險管理等金融領域的復雜問題。本書面向本科生、研究生、算法開發的初學者以及使用Python進行定量研究的金融領域軟件開發人員。你無需精通Python,熟悉其基本使用情況即可。 |
目錄 | 目錄 前言 第1章Python在金融中的應用 1.1Python適合我嗎 1.1.1免費+開源 1.1.2、強大、靈活的編程語言 1.1.3豐富的標準庫 1.2面向對像編程與函數式編程 1.2.1面向對像式方法 1.2.2函數式方法 1.2.3我該使用哪種方法 1.3我該使用哪個版本的Python 1.4IPython簡介 1.4.1安裝IPython 1.4.2使用pip 1.4.3IPython Notebook 1.4.4Notebo格 1.4.5IPython Notebook簡單的練習 1.4.6Notebook與金融 1.5總結 第2章金融中的線性問題 2.1資本資產定價模型與證券市場線 2.2套利定價模型 2.3因子模線性回歸 2.4線性化 2.4.1安裝PuLP 2.4.2一個簡單的線性優化問題 2.4.3線性規劃的結果 2.4.4整數規劃 2.5使用矩陣解線性方程組 2.6LU分解 2.7Cholesky分解 2.8QR分解 2.9總結 第3章非線性與金融 3.1非線性建模 3.2非線性模型舉例 3.2.1隱含波動率模型 3.2.2馬爾可夫機制轉換模型 3.2.3門限自回歸模型 3.2.4平滑轉換模型 3.3非線性模型求根算法概述 3.4增量法 3.5二分法 3.6牛頓迭代法 3.7割線法 3.8求根法的結合使用 3.9利用SciPy求解 3.9.1SciPy求根標量函數 3.9.2通用非線性求解器 3.10總結 第4章利用數值方法為衍生品定價 4.1什麼是期權 4.2二叉樹期權定價模型 4.2.1歐式期權定價 4.2.2編寫StockOption類 4.2.3編寫BinomialEuropeanOption類 4.2.4利用BinomialTreeOption類給美式期權定價 4.2.5CoxRossRubinstein模型 4.2.6LeisenReimer模型 4.3希臘值 4.4三叉樹期權定價模型 4.5期權定價中的Lattice方法 4.5.1二叉樹網格 4.5.2編寫BinomialCRROption類 4.5.3三叉樹網格 4.6有限差分法 4.6.1顯式方法 4.6.2隱式方法 4.6.3CrankNicolson方法 4.6.4奇異障礙期權定價 4.6.5美式期權定價的有限差分 4.7隱含波動率模型 4.8總結 第5章利率及其衍生工具 5.1固定收益證券 5.2收益率曲線 5.3無息債券 5.4自助法構建收益率曲線 5.5遠期利率 5.6計算到期收益率 5.7計算債券定價 5.8久期 5.9凸度 5.10短期利率模型 5.10.1Vasicek模型 5.10.2CoxIngersollRoss模型 5.10.3Rendleman and Bartter模型 5.10.4Brennan and Schwartz模型 5.11債券期權 5.11.1可贖回債券 5.11.2可回售債券 5.11.3可轉換債券 5.11.4優先股 5.12可贖回債券定價 5.12.1Vasicek模型定價無息債券 5.12.2提前行權定價 5.12.3有限差分策略迭代法 5.12.4可贖回債券定價的其他影響因素 5.13總結 第6章利用Python分析歐洲斯托克 50指數波動率 6.1波動率指數衍生品 6.1.1STOXX與歐洲期貨交易所 6.1.2EURO STOXX 50指數 6.1.3VSTOXX 6.1.4VIX 6.2獲取EUROX STOXX 50指數和VSTOXX數據 6.3數據合並 6.4SX5E與V2TX的財務分析 6.5SX5E與V2TX的相關性 6.6計算VSTOXX子指數 6.6.1獲取OESX數據 6.6.2計算VSTOXX子指數的公式 6.6.3VSTOXX子指數值的實現 6.6.4分析結果 6.7計算VSTOXX主指數 6.8總結 第7章大數據分析 7.1什麼是大數據 7.2Hadoop 7.2.1HDFS 7.2.2YARN 7.2.3MapReduce 7.3大數據工具對我來說實用嗎 7.4獲取Apache Hadoop 7.4.1從Cloudera獲取QuickStart VM 7.4.2獲取VirtualBox 7.4.3在VirtualBox上運行Cloudera VM 7.5Hadoop中的字計數程序 7.5.1下載示例數據 7.5.2map程序 7.5 |
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